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FARACO, Fernando Melo. Modelo de conhecimento baseado em tópicos de acórdãos para suporte à análise de petições iniciais. Dissertação, 2020.

O direito é um domínio complexo, com papel determinante na pacificação de conflitos. O Estado possui o monopólio da jurisdição, o que traz a necessidade de que toda demanda deva ser apresentada ao Poder Judiciário para sua resolução. No Brasil, o resultado disso é um conjunto de 106 milhões de processos em tramitação, para os quais o Judiciário não tem fôlego e nem recursos humanos para dar solução em um tempo razoável. Nesse cenário, a Engenharia do Conhecimento é capaz de fornecer o ferramental necessário para apoiar o papel dos operadores de direito em suas tarefas intensivas em conhecimento, a partir de ativos de conhecimento já disponíveis no judiciário, combinados com os avanços recentes no campo da Inteligência Artificial. Nesta pesquisa, somaram-se a Engenharia do Conhecimento, o Processamento Linguístico Computacional, modelos probabilísticos baseados em tópicos obtidos através de aprendizagem de máquina não supervisionada e conceitos do direito. A reunião destes elementos resultou em um modelo de conhecimento estruturado a partir do processamento de um corpus de acórdãos obtidos no TRF4, através da Análise Latente de Dirichlet (LDA), com o objetivo de apoiar o analista processual na análise das petições iniciais. A pesquisa foi guiada pela metodologia da Design Science Research (DSR) e compreendeu o projeto, desenvolvimento e a aplicação de um modelo de conhecimento baseado em tópicos, que foi avaliado a partir de métricas específicas como a coerência, obtendo-se o valor (Cv) de 0.6299, bastante próximo ao padrão de referência para esta abordagem. O modelo também foi verificado junto aos especialistas de domínio, por meio de aplicação de um questionário, que consideraram que o modelo traz informações relevantes (82%) e pode reduzir o tempo de análise das petições iniciais (82%). Para aplicação do modelo desenvolvido, foram criados três cenários, nos quais os elementos de análise, como petições iniciais em sua íntegra, foram decompostos em um conjunto de tokens e submetidos ao modelo para realização de consultas. No primeiro cenário, foram recuperados tópicos com maior probabilidade de possuírem relação com o elemento de análise, demonstrando que os tópicos gerados representam decomposições semanticamente significativas dos acórdãos utilizados na criação do modelo. Em um segundo cenário, o modelo foi capaz de recuperar os acórdãos com maior probabilidade de similaridade ao documento de entrada, a partir da medida das distâncias vetoriais entre os tópicos do modelo e o resultado da decomposição do documento de entrada. Para isto foi utilizada a divergência de Jensen-Shannon (Djs), uma medida de distâncias entre termos no espaço dos tópicos. No terceiro cenário, foi apresentada uma nuvem de termos, a partir dos tópicos obtidos. O processo de construção do modelo é apresentado em detalhes, assim como a aplicação nos três cenários descritos. O conhecimento obtido a partir da construção do modelo também é descrito. Ao final, são apresentadas as considerações finais e trabalhos futuros dessa área promissora.

Palavras-chave: Modelo de Conhecimento. Modelo Probabilístico de Tópicos. LDA. Processamento de Linguagem Natural. Direito.

Link para Download: Fernando Melo Faraco

Posted in Dissertação, Engenharia do Conhecimento